Predictors of SARS-CoV-2 anti-Spike IgG antibody levels following two COVID-19 vaccine doses among children and adults in the Canadian CHILD Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Vaccination helps prevent SARS-CoV-2 infection and severe COVID-19. However, vaccine-induced humoral immune responses vary among individuals and wane over time. We aimed to describe the SARS-CoV-2 anti-spike IgG antibody response to vaccination and identify health and demographic factors associated with this response among children and adults. Methods We studied a subset of double-vaccinated children (n= 151; mean age: 12 ±1.5 years, 46% female) and adults (n= 995; 44 ±6.0 years, 60% female) from the Canadian CHILD Cohort. Dried blood spots were collected over two time periods (March 2021 to September 2021; October 2021 to January 2022). Antibody levels were quantified using automated chemiluminescent ELISAs. Demographic, vaccination, and health data were collected via online questionnaires. Associations were determined using multivariable regression. Results Our cohort had SARS-CoV-2 anti-spike seropositivity rate of 97% following two COVID-19 vaccine doses. In both children and adults, the highest antibody levels were observed around three months post-vaccination and did not differ by biological sex. Higher antibody levels were associated with: prior SARS-CoV-2 infection (β=0.15 scaled luminescence units, 95%CI, 0.06-0.24), age <18 years (β=0.15, 95%CI 0.05-0.26) and receiving the Moderna mRNA (β=0.23, 95%CI 0.11-0.34) or Pfizer-BioNTech mRNA vaccines (β= 0.10, 95%CI, 0.02-0.18) vs. a combination of mRNA and Oxford-AstraZeneca viral vector vaccines. There were no differences in antibody levels when comparing a 3-8 vs. 9-16-week interval between vaccine doses. Interpretation We identified key factors associated with post-vaccination antibody responses in children and adults, which could help improve future vaccine development and deployment among different population subgroups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».